北京
川西高原的晨光里，雅礱江兩河口水電站水光互補一期項目，柯拉光伏電站的一排排光伏板正迎著日光全力發電。前一天上午9點，一團厚云順著山風向電站緩緩飄來——放在從前，這團云會導致當日數小時光伏出力跳水，調度室需緊急協調水電補缺口，營銷崗要同步調整次日交易報價，幾番手忙腳亂下來，還未必能趕上稍縱即逝的電價窗口。
但有了雅礱江水風光一體化智慧運營大模型后，云還沒遮到光伏板上空，大模型就已經精準“鎖定”了它的軌跡、厚度與遮光時長。毫秒之間，兩道指令同步發出：調度智能體快速測算出光伏出力的下降缺口，向兩河口水電站下達增發補位的指令；營銷智能體結合實時電價走勢，匹配調整后的發電計劃，同步優化次日報價策略。待到午后云散光強，水電又會提前減負荷，為光伏大發騰出消納空間。
“從‘上午一片云飄來’到‘每一千瓦時電賣出最優價格’，過去需要跨部門反復溝通、層層傳導的事，現在雅礱江大模型在后臺就能閉環完成。”雅礱江流域水電開發有限公司總經理張鵬口中的這個場景，正是全國首個面向水風光一體化清潔能源基地的智慧運營大模型打破業務壁壘、實現跨環節協同的生動縮影。
這不是簡單的“機器替人干活”，而是整套運營邏輯的重構。在傳統能源運營模式里，氣象預報歸氣象部門，發電調度歸生產部門，電量交易歸營銷部門，一條云團信息要轉化為最終的發電收益，要經過多輪對接、逐級傳導，不僅效率低下，還常常錯過市場窗口期。
雅礱江大模型給出的解法是拆解出氣象、調度、營銷、運維等多個專業智能體，全部架在統一的數據底座上自動交互、并行決策。原來靠人傳遞信息、協調分歧的環節，變成了智能體之間的毫秒級聯動，既規避了人為判斷的滯后與偏差，也把業務人員從繁瑣的協調事務中解放出來，聚焦更核心的策略研判。
跨業務協同的從容，根源在于大模型強大的預測預報底座。作為整個體系的核心支撐，雅礱江公司聯合南瑞集團有限公司，基于華為盤古大模型打造的全新預測預報系統，首次將氣象、徑流、風光功率預測整體集成，開創了“人工智能+能源+氣象”的融合新范式。
最直觀的突破，是中長期徑流預報從傳統的45天延長到了60天。別小看這15天的增量，對于擁有梯級水庫群的流域電站而言，更長的預見期就意味著更從容的蓄水、放水決策空間，相當于給流域調度裝上了一副“望遠鏡”。
這份“提前預判”的能力，最終都將轉化為真金白銀的收益。比如，今年6月下旬雅礱江來水增加，但現貨電價處于低位，按常規思路“來多少水發多少電”，只會陷入“多發多虧”的困境。但應用雅礱江大模型之后，就可以提前對天氣、來水與電價走勢進行綜合預判，運營團隊據此超前調整交易策略和發電計劃——通過中長期交易提前鎖定6月下旬的較高電價覆蓋基礎發電量，同時主動將富余來水蓄存起來，待7月現貨電價走高時增發，在時間差里鎖定了更高收益。
“大模型匯聚氣象、水情、機組、市場等信息，預判來水、電價和收益，調動多個智能體協同研判、輔助決策，實現了從人工經驗決策向AI協同決策的轉變。”張鵬說，資源利用率提高1%，聽起來數字不大，但對于未來裝機達7800萬千瓦的雅礱江一體化基地而言，這已是十分可觀的效益。
不止于算好“發電賬”和“收益賬”，大模型還啃下了高原運維的“硬骨頭”。
針對川西高海拔場站偏遠分散、運維難度大的痛點，雅礱江大模型接入全流域上萬臺設備的監測數據，把數十年的水電運維專家經驗轉化為知識圖譜，讓故障處置從“事后搶修”轉向“事前預警”。光伏組件故障診斷準確率預計可超96%，故障定位效率可提升80%，大幅降低了高寒地區的運維成本與安全風險。
雅礱江流域水電開發有限公司相關負責人表示，雅礱江公司將持續深化產學研協同創新，依托巖洞式智算中心與國產化大模型底座，繼續攻關能源人工智能前沿技術。以數字化、國產化、智能化創新成果，護航我國新型電力系統高質量建設。
從追蹤一朵云的軌跡，到挖掘一千瓦時電的最優價值，當AI與清潔能源深度融合，破解的是水風光多能互補的行業共性難題，提升的是新能源消納能力與電站運營質效，為我國能源高質量發展和“雙碳”目標的實現，注入了源源不斷的智慧動力。（經濟日報記者 劉 暢）
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